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自动构建

运行Grafana的轻量级Docker镜像，监听3000端口，仅约30MB大小，运行时需约4MB RAM，通过环境变量配置config.js，适用于连接InfluxDB并提供数据可视化。

1 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：jimmidyson仓库类型：镜像最近更新：10 年前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

Grafana Docker镜像

镜像概述和主要用途

该镜像运行[***] RAM，通过小型golang二进制文件提供静态文件服务。主要用于部署Grafana实例，连接InfluxDB数据库实现数据可视化和监控仪表板功能。

核心功能和特性

轻量级设计

镜像大小仅约30MB
运行时内存占用约4MB
基于高效的golang二进制文件提供服务

环境变量配置

Grafana的config.js通过以下环境变量进行配置：

环境变量	说明	默认值
`INFLUXDB_URL`	要连接的InfluxDB实例URL	-
`INFLUXDB_SERVICE_NAME`	Kubernetes InfluxDB服务名称	`INFLUXDB`
`INFLUXDB_PROTO`	连接协议	`http`
`INFLUXDB_NAME`	要查询的InfluxDB数据库名称	`k8s`
`GRAFANA_DB_NAME`	Grafana仪表板存储使用的InfluxDB数据库名称	`grafana`
`INFLUXDB_USER`	连接InfluxDB的用户名	`root`
`INFLUXDB_PASSWORD`	连接InfluxDB的密码	`root`

使用场景和适用范围

适用于需要快速部署Grafana的场景，特别是在Kubernetes/OpenShift3等容器编排环境中，可通过环境变量灵活配置与InfluxDB的连接，实现对各类数据的可视化监控。

使用方法和配置说明

在Kubernetes/OpenShift3中运行

INFLUXDB_URL环境变量本身可包含其他环境变量，这些变量会在运行时展开以填充config.js。这在Kubernetes环境中非常有用，可用于连接已运行的InfluxDB服务。

Kubernetes部署示例

yaml
containers:
  - name: grafana-image
    image: jimmidyson/grafana:latest
    ports:
      - name: grafana-port
        containerPort: 3000
    env:
      - name: INFLUXDB_URL
        value: http://${INFLUX_MASTER_SERVICE_HOST}:${INFLUX_MASTER_SERVICE_PORT}
      - name: INFLUXDB_NAME
        value: k8s
      - name: INFLUXDB_USER
        value: root
      - name: INFLUXDB_PASSWORD
        value: root

上述配置会部署Grafana容器，通过环境变量引用Kubernetes中InfluxDB服务的主机和端口信息，实现动态配置连接。容器启动后，Grafana服务将在3000端口可用。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 grafana 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/jimmidyson/grafana:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull jimmidyson/grafana:<标签>

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